CN111207854A - 一种基于分布式光纤温度传感器的数据处理算法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于分布式光纤温度传感器的数据处理算法，包括设置系统参数并创建测量任务；打开激光器发送脉冲，数据采集模块采集光纤的斯托克斯信号和反斯托克斯信号并分别求取其平均值；关闭激光器，数据采集模块采集背景噪声信号并求取其平均值；分别将斯托克斯信号和反斯托克斯信号的平均值减去背景噪声信号的平均值，并进行滑窗平滑处理，然后利用插值算法将经滑窗平滑处理的斯托克斯信号和反斯托克斯信号拉伸至固定的采样空间间隔内，计算光纤同一点位置上的斯托克斯信号和反斯托克斯信号的比值序列以得到光纤的温度序列。本发明提高了光纤温度分辨率的一致性，提高了长距离的测量精度，进而提高了整个分布式光纤温度传感器的应用范围。

Description

一种基于分布式光纤温度传感器的数据处理算法

技术领域

本发明涉及光纤传感技术领域，特别涉及一种基于分布式光纤温度传感器的数据处理算法。

背景技术

分布式光纤温度传感器主要依据光纤的光时域反射和光纤的背向拉曼散射温度效应，测量沿光纤每一点的温度。现在市场上的分布式光纤温度传感器采用的都是单端口光纤配置模式，无法保证其温度测量精度，同时温度分辨率随着光纤长度的增加而变差，测量不准确。因此，现有技术有待发展。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中存在的缺点，提供一种提高光纤各区域温度分辨率稳定性的基于分布式光纤温度传感器的数据处理算法。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

本发明提供了一种基于分布式光纤温度传感器的数据处理算法，包括以下步骤：

S100，设置系统参数并创建测量任务；

S200，反射信号采集：打开激光器发送脉冲，数据采集模块采集光纤的斯托克斯信号和反斯托克斯信号，并分别求取斯托克斯信号和反斯托克斯信号的平均值；

S300，噪声信号采集：关闭激光器，数据采集模块采集背景噪声信号，并求取背景噪声信号的平均值；

S400，数据处理：分别将斯托克斯信号和反斯托克斯信号的平均值减去背景噪声信号的平均值，得到去噪后的斯托克斯信号和反斯托克斯信号并对其进行滑窗平滑处理，利用插值算法将经过滑窗平滑处理的斯托克斯信号和反斯托克斯信号拉伸至固定的采样空间间隔内，计算光纤同一点位置上的斯托克斯信号和反斯托克斯信号的比值序列，以得到光纤的温度序列。

进一步地，噪声信号采集还包括对数据采集模块采集到的背景噪声信号进行滤波处理，以去除背景噪声信号中的高频部分。

进一步地，所述系统参数包括背景噪声采样次数、后向散射信号采样次数、采样空间间隔以及单、双端口模式等相关参数。

进一步地，对光纤的温度序列计算方差。

进一步地，当采用双端口模式时，将光纤两端的数据对齐处理，得到光纤同一点位置上的斯托克斯信号和反斯托克斯信号的比值序列，以得到光纤的温度序列。

进一步地，通过两个端口的斯托克斯信号和反斯托克斯信号的比值序列计算损失校正参数，得到损失校正参数序列。

进一步地，分别计算两个端口的斯托克斯信号和反斯托克斯信号在每一点温度的权重，并根据两者的权重计算得到温度对数曲线η序列，最后根据温度对数曲线η序列得到优化后的温度序列。

进一步地，还包括S500，数据打包：将原始数据打包，便于后续软件的解析处理。

本发明技术方案具有的有益效果：

本发明的基于分布式光纤温度传感器的数据处理算法，通过反射信号的采集、噪声信号的采集以及数据处理得到光纤的温度序列，提高了光纤每个测量点上温度分辨率的一致性，提高了长距离的测量精度，进而提高了整个分布式光纤温度传感器的应用范围。

附图说明

图1是本发明的流程图；

图2是本发明反射信号采集的流程图；

图3是本发明噪声信号采集的流程图；

图4是本发明数据处理的流程图；

图5是本发明总的流程图；

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明，本发明实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“连接”、“固定”等应做广义理解，例如，“连接”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

另外，在本发明中如涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。

请参考图1至图5，本发明提供了一种基于分布式光纤温度传感器的数据处理算法，包括以下步骤：

S100，设置系统参数并创建测量任务，PC端配置软件通过网络登录到分布式光纤温度传感器后，发送该设备对应的配置系统参数，并根据接收到的配置系统参数创建测量任务，每个测量任务中包含其对应测量使用得到的光开关端口、光纤长度、背景噪声采样次数、真实信号采样次数以及单双端模式等信息；

S200，反射信号采集：测量开始后，光开关切到对应端口，打开激光器发送脉冲，数据采集模块同时开始采集光纤的斯托克斯信号和反斯托克斯信号，并分别求取斯托克斯信号和反斯托克斯信号的平均值，即进行累加求平均值；

S300，噪声信号采集：在完成上述真实信号的数据采集之后，关闭激光器，光开关切换到断开位置，按照测量任务配置的次数测量背景噪声信号，数据采集模块采集背景噪声信号，并求取背景噪声信号的平均值，即进行累加求平均值；其中，在系统稳定工作后，不过激光器是否开启，背景噪声一直存在。

S400，数据处理：在反射信号采集中采集到的斯托克斯信号和反斯托克斯信号是包含背景噪声在内的，因此分别将斯托克斯信号和反斯托克斯信号的平均值减去背景噪声信号的平均值，得到去噪后的斯托克斯信号和反斯托克斯信号并对其进行滑窗平滑处理，利用插值算法将经过滑窗平滑处理的斯托克斯信号和反斯托克斯信号拉伸至固定的采样空间间隔内，计算光纤同一点位置上的斯托克斯信号和反斯托克斯信号的比值序列，以得到光纤的温度序列。

在本实施方式中，对去噪后的斯托克斯信号和反斯托克斯信号进行滑窗平滑处理是根据该数据左右相邻N个点的不同权重重新计算该位置的值，左右N个点再加上自身，即为奇数个点参与整个算法，也就是说滑窗的大小必须为奇数。滑窗平滑处理的目的是尽量消除或降低信号过冲带来的影响，而过冲效果是指在温度突变位置或者光纤接头位置散射信号突然发生变化导致测量结果出现突起或下陷的尖峰，这种物理现象对测量准确性有干扰，所以需要通过该步骤进行消除。

在本实施方式中，由于斯托克斯信号和反斯托克斯信号传播的速率不一样，而数据采集模块采集数据是同时进行的，因此采集到1000米远位置散射回来的斯托克斯信号与同时采集到的反斯托克斯信号并不是来自同样位置上的。而计算温度需要同样位置上的斯托克斯信号和反斯托克斯信号，因此需要将两个信号每次采集的结果都对齐到相同位置，插值算法就是将斯托克斯信号和反斯托克斯信号的值都缩放到相同距离的位置，以保证在计算温度时不会出现位置偏移。

在本实施方式中，斯托克斯信号和反斯托克斯信号的折射率存在细微差别，两者在光纤中的传输速度不一致，这意味着斯托克斯信号和反斯托克斯信号两次采样之间的距离是不相等的。而分布式光纤温度传感器最终输出某个位置上的温度值是通过该位置上的斯托克斯信号和反斯托克斯信号的比值关系得到的，因此斯托克斯信号和反斯托克斯信号在空间上的不一致，会导致两者的位置偏移随着距离的增加而越来越大，测量得到的温度数据也会越来越不准确。通过插值算法，将斯托克斯信号和反斯托克斯信号都拉伸到固定的采样空间间隔内，以保证在计算温度时不会出现位置偏移，从而提高光纤每个测量点上温度分辨率的一致性，提高了长距离的测量精度，进而提高了整个分布式光纤温度传感器的应用范围。

本发明的基于分布式光纤温度传感器的数据处理算法，通过反射信号的采集、噪声信号的采集以及数据处理得到光纤的温度序列，提高了光纤每个测量点上温度分辨率的一致性，提高了长距离的测量精度，进而提高了整个分布式光纤温度传感器的应用范围。

优选地，噪声信号采集还包括对数据采集模块采集到的背景噪声信号进行滤波处理，以去除背景噪声信号中的高频部分，保证背景噪声信号的平稳，有利于提高测量结果的精度。

在本实施方式中，所述系统参数包括背景噪声采样次数、后向散射信号采样次数、采样空间间隔以及单、双端口模式等相关参数，有助于之后的步骤顺利进行，具体的系统参数如表1所示：

表1

进一步地，对光纤的温度序列计算方差，可以知道斯托克斯信号和反斯托克斯信号等相关信号的稳定性，对于检测光纤上的信号是否异常有帮助，也参与了信号处理中各个数据的补偿处理。

作为一种实施例，当采用双端口模式时，将光纤两端的数据对齐处理，得到光纤同一点位置上的斯托克斯信号和反斯托克斯信号的比值序列，以得到光纤的温度序列，通过光纤两端的数据对齐，得到的温度分辨率一致性稳定。

进一步地，通过两个端口的斯托克斯信号和反斯托克斯信号的比值序列计算损失校正参数，得到损失校正参数序列。光在传播的过程中会逐渐衰减，散射回来的信号也会随着距离的增加而越来越弱，通过光纤自身的衰减特性参数计算的损失校正参数，可以根据光纤长度对采集到的信号进行补偿。

优选地，分别计算两个端口的斯托克斯信号和反斯托克斯信号在每一点温度的权重，并根据两者的权重计算得到温度对数曲线η序列，最后根据温度对数曲线η序列得到优化后的温度序列。在双端口的温度计算中，信噪比好的那端数据所占权重更大，而温度对数曲线η序列就是根据两个端口各自的曲线计算出一条更合理的温度对数曲线，对温度对数曲线η序列取反对数得到优化后的温度序列。

具体地，所述的基于分布式光纤温度传感器的数据处理算法还包括S500，数据打包：由于原始数据没有数据结构，因此需要将原始数据打包，便于后续软件的解析处理。数据打包后还会经过Zone数据计算以及Alarm数据计算，其中Zone是光纤上用户指定的区域，是根据客户的应用场景指定的，对用户感兴趣的区域温度进行算法处理也是根据用户自身需求来定义的；Alarm数据计算是在Zone计算结果的基础上来进行的检测，判断相关结果是否满足特定的范围，如果超出预设范围，需要根据Alarm定义执行其他操作，比如软件弹出告警提示等。

本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无法对所有的实施方式予以穷举。凡是属于本发明的技术方案所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之列。

Claims (8)

1.一种基于分布式光纤温度传感器的数据处理算法，其特征在于，包括以下步骤：

S100，设置系统参数并创建测量任务；

S200，反射信号采集：打开激光器发送脉冲，数据采集模块采集光纤的斯托克斯信号和反斯托克斯信号，并分别求取斯托克斯信号和反斯托克斯信号的平均值；

S300，噪声信号采集：关闭激光器，数据采集模块采集背景噪声信号，并求取背景噪声信号的平均值；

S400，数据处理：分别将斯托克斯信号和反斯托克斯信号的平均值减去背景噪声信号的平均值，得到去噪后的斯托克斯信号和反斯托克斯信号并对其进行滑窗平滑处理，利用插值算法将经过滑窗平滑处理的斯托克斯信号和反斯托克斯信号拉伸至固定的采样空间间隔内，计算光纤同一点位置上的斯托克斯信号和反斯托克斯信号的比值序列，以得到光纤的温度序列。

2.根据权利要求1所述的基于分布式光纤温度传感器的数据处理算法，其特征在于，噪声信号采集还包括对数据采集模块采集到的背景噪声信号进行滤波处理，以去除背景噪声信号中的高频部分。

3.根据权利要求1所述的基于分布式光纤温度传感器的数据处理算法，其特征在于，所述系统参数包括背景噪声采样次数、后向散射信号采样次数、采样空间间隔以及单、双端口模式等相关参数。

4.根据权利要求1所述的基于分布式光纤温度传感器的数据处理算法，其特征在于，对光纤的温度序列计算方差。

5.根据权利要求3所述的基于分布式光纤温度传感器的数据处理算法，其特征在于，当采用双端口模式时，将光纤两端的数据对齐处理，得到光纤同一点位置上的斯托克斯信号和反斯托克斯信号的比值序列，以得到光纤的温度序列。

6.根据权利要求5所述的基于分布式光纤温度传感器的数据处理算法，其特征在于，通过两个端口的斯托克斯信号和反斯托克斯信号的比值序列计算损失校正参数，得到损失校正参数序列。

7.根据权利要求5所述的基于分布式光纤温度传感器的数据处理算法，其特征在于，分别计算两个端口的斯托克斯信号和反斯托克斯信号在每一点温度的权重，并根据两者的权重计算得到温度对数曲线η序列，最后根据温度对数曲线η序列得到优化后的温度序列。

8.根据权利要求1所述的基于分布式光纤温度传感器的数据处理算法，其特征在于，还包括S500，数据打包：将原始数据打包，便于后续软件的解析处理。

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